| ■ 영문 제목 : AI In Healthcare Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Services), By Application, By End-use, By Technology, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030 | |
 | ■ 상품코드 : GRV24MAY028 ■ 조사/발행회사 : Grand View Research ■ 발행일 : 2024년 4월 최신판(2025년 또는 2026년)은 문의주세요. ■ 페이지수 : 150 ■ 작성언어 : 영어 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : E메일 (4일 소요) ■ 조사대상 지역 : 세계 ■ 산업 분야 : 의료/바이오 |
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| 글로벌 의료용 AI 시장의 성장과 동향 Grand View Research, Inc.사의 최신 보고서에 따르면, 세계의 의료용 AI 시장 규모는 2024년부터 2030년까지 38. 5%의 CAGR을 기록하며 2030년까지 1,877억 달러에 달할 것으로 예상되며, AI는 의료 시스템을 변화시키는 힘으로 작용할 것입니다. 의료 시스템을 반응형에서 예방적, 예측적, 예방적 모델로 전환하는 힘으로 작용할 것입니다. 인공지능(AI)이 촉진하는 임상 의사결정 지원 시스템은 예측 및 실시간 분석을 통해 의사 및 의료 전문가에게 힘을 실어주고, 의사결정을 강화하며, 치료의 질을 향상시키고, 궁극적으로 환자 결과를 개선합니다. 또한 AI는 질병 생물학 및 환자 병태생리에 대한 포괄적인 이해를 촉진하고 정밀의료 및 정밀 공중보건 이니셔티브를 촉진할 수 있습니다. 또한, 성장하는 생명과학 연구 및 개발 분야에서 AI의 방대한 양의 다차원 데이터를 처리할 수 있는 능력이 중요한 역할을 하고 있으며, 이는 시장 성장의 기회를 창출하고 있습니다. 이러한 능력은 새로운 가설의 창출을 가속화하고, 신약 개발 및 재사용 프로세스를 가속화하며, 인실리콘(in silico) 기법을 활용하여 비용과 시장 출시 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 요컨대, AI는 헬스케어 분야 전반에 걸쳐 혁신과 효율성을 촉진하고 전 세계 의료 서비스 제공에 혁명을 일으키고 있으며, AI 기반 기술은 가상 비서, 로봇 보조 수술, 클레임 관리, 사이버 보안, 환자 관리 등 다양한 헬스케어 분야에 적용되고 있습니다. AI 알고리즘은 환자의 건강 데이터 세트를 사용하여 질병 진단 및 조기 발견을 최적화하고 적시에 치료 요법을 시작할 수 있도록 훈련됩니다. 정부 지원책, 자금 조달, 개인 투자자 및 벤처 캐피탈의 투자 증가, 전 세계적으로 AI 전문 스타트업의 출현이 시장 성장의 주요 원동력입니다. 예를 들어, 2024년 2월 헬스케어 기업 패브릭(Fabric)은 대화형 AI 기반 헬스케어 플랫폼 확장을 위해 6,000만 달러의 시리즈 A 투자를 유치했으며, 2023년 9월 아마존은 Anthropic과 파트너십을 맺고 AI에 40억 달러를 투자할 것이라고 발표했습니다. 의료용 AI 시장에서의 스타트업의 부상도 업계 성장의 큰 원동력입니다. 이러한 스타트업의 존재는 투자를 촉진하고, 기술 발전을 촉진하며, 헬스케어 분야에서 AI의 적용 범위를 확대할 수 있습니다. 이러한 스타트업의 노력은 의료용 AI 시장의 모멘텀을 가속화하고, 헬스케어 솔루션 제공의 혁신, 효율성, 효과성을 향상시킬 것입니다. 이 분야에서 주목할 만한 스타트업으로는 Activate Health, Kahun, Likeminded, Pharmarun 등이 있습니다. 의료용 AI 시장 보고서 주요 내용 - 2023년 세계 시장은 소프트웨어 솔루션 및 컴포넌트 부문이 46. 3%로 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 이 큰 점유율은 의료 제공자, 지불자 및 환자들 사이에서 AI 기반 소프트웨어 솔루션이 널리 채택되고 있기 때문입니다. - 로봇 보조 수술 응용 분야는 2023년에 가장 큰 매출 점유율로 시장을 지배할 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 가장 빠른 CAGR을 보일 것으로 예상됩니다. - 로봇 보조 수술 건수의 증가와 새로운 AI 플랫폼 개발에 대한 투자 증가는 로봇 보조 수술에서 AI의 보급을 뒷받침하는 몇 가지 주요 요인입니다. - 머신러닝(ML) 기술 부문은 다양한 애플리케이션에서 ML 알고리즘의 발전으로 2023년 가장 큰 점유율을 차지했으며, ML 기술에 대한 수요가 증가함에 따라 이러한 추세는 지속될 것으로 예상됩니다. - 2024년부터 2030년까지 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상되는 부분은 의료 지불자 최종사용자 부문입니다. - 2023년 북미 지역이 45% 이상의 점유율로 가장 큰 시장 점유율을 차지했습니다. 이는 의료 IT 인프라의 발전, 첨단 기술 도입 준비, 여러 주요 플레이어의 존재, 노인 인구 증가, 만성 질환의 유병률 증가에 기인합니다. - 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 큰 성장을 보일 것으로 예상됩니다. |
1. 조사 방법 및 범위
2. 개요
3. 시장 변수, 동향 및 범위
4. 세계의 의료용 AI 시장 구성 요소별 예측 및 동향 분석
5. 세계의 의료용 AI 시장 용도별 예측 및 동향 분석
6. 세계의 의료용 AI 시장 기술별 예측 및 동향 분석
7. 세계의 의료용 AI 시장 최종 용도별 예측 및 동향 분석
8. 세계의 의료용 AI 시장 구성 요소별, 용도별, 기술별, 최종 용도별, 지역별 시장 예측 및 동향 분석
9. 경쟁 현황
목차 제1장. 방법론 및 범위 1.3.5.3. 아시아 태평양 지역 1차 인터뷰 데이터 1.3.5.5. 중동 및 아프리카 지역 1차 인터뷰 데이터 1.5. 시장 구성 및 데이터 검증 3.1.1. 모 시장 전망 3.1.2. 관련/보조 시장 전망 3.2. 시장 역학 3.2.1. 시장 동인 분석 3.2.2. 시장 제약 분석 3.2.3. 시장 기회 분석 3.2.4. 시장 과제 분석 3.3. 사례 연구: AI 기반 의료 서비스의 실제 구현 성공 사례 3.4. 의료 분야 AI 시장 분석 도구 3.4.1. 산업 분석 – 포터의 경쟁력 분석 3.4.1.1. 공급자 교섭력 3.4.1.2. 구매자 교섭력 3.4.1.3. 대체재 위협 3.4.1.4. 신규 진입자 위협 3.4.1.5. 경쟁 구도 3.4.2. PESTEL 분석 3.4.2.1. 정치적 환경 3.4.2.2. 기술적 환경 3.4.2.3. 경제적 환경 3.4.2.4. 환경적 환경 3.4.2.5. 법률 환경 4.4. 구성 요소별 의료 분야 AI 시장 규모 및 동향 분석, 2018년~2030년 (백만 달러) 4.4.1. 소프트웨어 솔루션 4.4.1.1. 시장 추정 및 예측 2018년~2030년 (백만 달러) 4.4.1.1.1. AI 플랫폼 4.4.1.1.1.1. 시장 추정 및 예측 2018년~2030년 (백만 달러) 4.4.1.1.1.2. 애플리케이션 프로그래밍 인터페이스(API) 4.4.1.1.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.1.1.1.3. 머신 러닝 프레임워크 4.4.1.1.1.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.1.1.2. AI 솔루션 4.4.1.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.1.1.2.2. 온프레미스 4.4.1.1.2.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.1.1.2.3. 클라우드 기반 4.4.1.1.2.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1.1. 프로세서 4.4.2.1.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1.1.2. MPU (메모리 보호 장치) 4.4.2.1.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1.1.3. FPGA (필드 프로그래머블 게이트 어레이) 4.4.2.1.1.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1.1.4. GPU(그래픽 처리 장치) 4.4.2.1.1.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1.1.5. ASIC(애플리케이션 전용 집적 회로) 4.4.2.1.1.5.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1.2. 메모리 4.4.2.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1.3. 네트워크 4.4.2.1.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1.3.2. 어댑터 4.4.2.1.3.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.2.1.3.4. 스위치 4.4.2.1.3.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.3. 서비스 4.4.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.3.1.1. 구축 및 통합 4.4.3.1.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 4.4.3.1.2. 지원 및 유지 관리 4.4.3.1.2.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러) 4.4.3.1.3.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러) 4.4.4. 분산 서비스 거부(DDoS) 공격 완화 4.4.4.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러) 4.4.5. 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM) 4.4.5.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러) 4.4.6. 침입 탐지 시스템(IDS)/침입 방지 시스템(IPS) 4.4.6.1. 2018년부터 2030년까지 시장 추정 및 전망 (백만 달러) 4.4.7. 기타 5.4. 의료 분야 AI 시장 규모 및 동향 분석 (응용 분야별), 2018~2030 (백만 달러) 5.4.1. 로봇 보조 수술 5.4.1.1. 시장 추정 및 예측 2018~2030 (백만 달러) 5.4.2. 가상 비서 5.4.2.1. 시장 추정 및 예측 2018~2030 (백만 달러) 5.4.3. 행정 워크플로우 도우미 5.4.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 5.4.6.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 5.4.7.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 5.4.8. 사이버 보안 5.4.8.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 5.4.11. 신약 발견 및 개발 5.4.12. 라이프스타일 관리 및 원격 환자 모니터링 5.4.12.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 5.4.13. 웨어러블 기기 5.4.13.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 5.4.14. 기타 6.1. 정의 및 범위 6.3. 의료 분야 AI 시장 동향 분석 6.4. 의료 분야 AI 시장 규모 및 동향 분석 (기술별, 2018~2030, 백만 달러) 6.4.1. 머신러닝 6.4.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.1.1.1. 딥러닝 6.4.1.1.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.1.1.2. 지도 학습 6.4.1.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.1.1.4. 기타 (강화 학습, 준지도 학습) 6.4.1.1.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.2. 자연어 처리(NLP) 6.4.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.2.1.1. 스마트 어시스턴트 6.4.2.1.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.2.1.2. OCR(광학 문자 인식) 6.4.2.1.2.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.2.1.3. 자동 코딩 6.4.2.1.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.2.1.4. 텍스트 분석 6.4.2.1.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.2.1.5. 음성 분석 6.4.2.1.5.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.2.1.6. 분류 및 범주화 6.4.2.1.6.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 6.4.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 7.1. 정의 및 범위 7.2. 부문별 대시보드 7.3. 의료 분야 AI 시장 동향 분석 7.4. 의료 분야 AI 시장 규모 및 동향 분석, 최종 사용자별, 2018~2030 (백만 달러) 7.4.1. 의료 서비스 제공업체 (병원, 외래 진료 시설 및 기타) 7.4.1.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 7.4.3. 의료 기업 7.4.3.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 7.4.4. 환자 7.4.4.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 7.4.5. 기타 7.4.5.1. 시장 추정 및 전망 2018~2030 (백만 달러) 8.1. 지역별 시장 현황 8.2. 글로벌 지역 시장 개요 8.3. 시장 규모 및 예측 추세 분석, 2018년~2030년 8.4. 북미 8.4.1. 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러) 8.4.2. 미국 8.4.2.1. 미국 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러) 8.4.3. 캐나다 8.4.3.1. 캐나다 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러) 8.5. 유럽 8.5.1. 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러) 8.5.2. 영국 8.5.2.1. 영국 시장 추정 및 예측, 2018년~2030년 (백만 달러) 8.5.3. 독일 8.5.3.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.5.4.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.5.5. 이탈리아 8.5.5.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.5.6. 스페인 8.5.6.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.5.7. 스웨덴 8.5.7.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.5.8. 덴마크 8.5.8.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.5.9. 노르웨이 8.5.10.1. 독일 시장 추정 및 전망, 2018 – 2030 (백만 달러) 8.6. 아시아 태평양 8.6.1. 시장 추정 및 전망, 2018 – 2030 (백만 달러) 8.6.2. 일본 8.6.2.1. 일본 시장 추정 및 전망, 2018 – 2030 (백만 달러) 8.6.3. 중국 8.6.3.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018 – 2030 (백만 달러) 8.6.4. 인도 8.6.4.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.6.6.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.6.7. 한국 8.6.7.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.6.8. 태국 8.6.8.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.7. 라틴 아메리카 8.7.1. 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.7.2. 브라질 8.7.4.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018 – 2030 (백만 달러) 8.8. 중동 및 아프리카 8.8.2. 남아프리카공화국 8.8.2.1. 남아프리카공화국 시장 추정 및 전망, 2018 – 2030 (백만 달러) 8.8.3. 사우디아라비아 8.8.3.1. 사우디아라비아 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 8.8.5.1. 중국 시장 추정 및 전망, 2018-2030 (백만 달러) 9.1. 주요 시장 참여자별 최근 동향 및 영향 분석 9.2. 기업/경쟁업체 분류 9.2.1. 주요 혁신 기업 9.2.2. 시장 선도 기업 9.2.3. 신흥 기업 9.3. 공급업체 현황 9.3.1. 주요 기업 시장 점유율 분석, 2023 9.3.2. 마이크로소프트 9.3.2.1. 회사 개요 9.3.5.1. 회사 개요 9.3.6.1. 회사 개요 9.3.8.1. 회사 개요 9.3.9.1. 회사 개요 9.3.10.1. 회사 개요 9.3.10.4. 전략적 계획 9.3.11.1. 회사 개요 9.3.11.3. 제품 벤치마킹 9.3.11.4. 전략적 계획 9.3.12. IQVIA 9.3.12.1. 회사 개요 9.3.12.2. 재무 성과 9.3.12.3. 제품 벤치마킹 9.3.12.4. 전략적 계획 Table of ContentsChapter 1. Methodology and Scope 1.1. Market Segmentation & Scope 1.2. Research Methodology 1.3. Information Procurement 1.3.1. Purchased database 1.3.2. GVR’s internal database 1.3.3. Secondary sources 1.3.4. Primary research 1.3.5. Details of primary research 1.3.5.1. Data for primary interviews in North America 1.3.5.2. Data for primary interviews in Europe 1.3.5.3. Data for primary interviews in Asia Pacific 1.3.5.4. Data for primary interviews in Latin America 1.3.5.5. Data for Primary interviews in MEA 1.4. Information or Data Analysis 1.4.1. Data analysis models 1.5. Market Formulation & Data Validation 1.6. Model Details 1.6.1. Commodity flow analysis (Model 1) 1.6.2. Approach 1: Commodity flow approach 1.6.3. Volume price analysis (Model 2) 1.6.4. Approach 2: Volume price analysis 1.7. List of Secondary Sources 1.8. List of Primary Sources 1.9. Objectives Chapter 2. Executive Summary 2.1. Market Outlook 2.2. Segment Outlook 2.2.1. Component outlook 2.2.2. Application outlook 2.2.3. Technology outlook 2.2.4. End-Use outlook 2.2.5. Regional outlook 2.3. Competitive Insights Chapter 3. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market Variables, Trends & Scope 3.1. Market Lineage Outlook 3.1.1. Parent market outlook 3.1.2. Related/ancillary market outlook 3.2. Market Dynamics 3.2.1. Market driver analysis 3.2.2. Market restraint analysis 3.2.3. Market opportunity analysis 3.2.4. Market challenges analysis 3.3. Case Studies: Real-World Implementation Success Stories of AI-Driven Healthcare 3.4. AI In Healthcare Market Analysis Tools 3.4.1. Industry Analysis - Porter’s 3.4.1.1. Supplier power 3.4.1.2. Buyer power 3.4.1.3. Substitution threat 3.4.1.4. Threat of new entrant 3.4.1.5. Competitive rivalry 3.4.2. PESTEL Analysis 3.4.2.1. Political landscape 3.4.2.2. Technological landscape 3.4.2.3. Economic landscape 3.4.2.4. Environmental Landscape 3.4.2.5. Legal Landscape 3.4.2.6. Social Landscape 3.4.3. Industry Analysis - COVID-19 impact Chapter 4. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: Component Estimates & Trend Analysis 4.1. Definitions and Scope 4.2. Segment Dashboard 4.3. AI In Healthcare Market Movement Analysis 4.4. AI In Healthcare Market Size & Trend Analysis by Component, 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.1. Software Solutions 4.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.1.1.1. AI platform 4.4.1.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.1.1.1.2. Application Program Interface (API) 4.4.1.1.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.1.1.1.3. Machine Learning Framework 4.4.1.1.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.1.1.2. AI Solutions 4.4.1.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.1.1.2.2. On premise 4.4.1.1.2.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.1.1.2.3. Cloud based 4.4.1.1.2.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2. Hardware 4.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.1. Processor 4.4.2.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.1.2. MPU (memory protection unit) 4.4.2.1.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.1.3. FPGA (Field-programmable gate array) 4.4.2.1.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.1.4. GPU (Graphics processing unit) 4.4.2.1.1.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.1.5. ASIC (Application-specific integrated circuit) 4.4.2.1.1.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.2. Memory 4.4.2.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.3. Network 4.4.2.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.3.2. Adapter 4.4.2.1.3.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.3.3. Interconnect 4.4.2.1.3.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.2.1.3.4. Switch 4.4.2.1.3.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.3. Services 4.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.3.1.1. Deployment & Integration 4.4.3.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.3.1.2. Support & Maintenance 4.4.3.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.3.1.3. Others (Consulting, Compliance management etc.) 4.4.3.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.4. Distributed Denial of Service (DDoS) Mitigation 4.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.5. Security Information and Event Management 4.4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.6. Intrusion Detection System (IDS)/Intrusion Prevention System (IPS) 4.4.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 4.4.7. Others 4.4.7.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) Chapter 5. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: Application Estimates & Trend Analysis 5.1. Definitions and Scope 5.2. Segment Dashboard 5.3. AI In Healthcare Market Movement Analysis 5.4. AI In Healthcare Market Size & Trend Analyses, by Application, 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.1. Robot-assisted Surgery 5.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.2. Virtual Assistants 5.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.3. Administrative Workflow Assistants 5.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.4. Connected Medical Devices 5.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.5. Medical Imagining & Diagnosis 5.4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.6. Clinical Trials 5.4.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.7. Fraud Detection 5.4.7.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.8. Cybersecurity 5.4.8.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.9. Dosage Error Reduction 5.4.9.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.10. Precision Medicine 5.4.10.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.11. Drug Discovery & Development 5.4.11.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.12. Lifestyle Management & Remote Patient Monitoring 5.4.12.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.13. Wearables 5.4.13.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 5.4.14. Others 5.4.14.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) Chapter 6. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: Technology Estimates & Trend Analysis 6.1. Definitions and Scope 6.2. Segment Dashboard 6.3. AI In Healthcare Market Movement Analysis 6.4. AI In Healthcare Market Size & Trend Analyses, by Technology, 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.1. Machine Learning 6.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million) 6.4.1.1.1. Deep learning 6.4.1.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.1.1.2. Supervised 6.4.1.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.1.1.3. Unsupervised 6.4.1.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.1.1.4. Others (Reinforcement learning, Semi supervised) 6.4.1.1.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.2. NLP 6.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million) 6.4.2.1.1. Smart Assistance 6.4.2.1.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.2.1.2. OCR (Optical Character Recognition) 6.4.2.1.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.2.1.3. Auto Coding 6.4.2.1.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.2.1.4. Text analytics 6.4.2.1.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.2.1.5. Speech analytics 6.4.2.1.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.2.1.6. Classification and categorization 6.4.2.1.6.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 6.4.3. Computer Vision 6.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million) 6.4.4. Context-aware Computing 6.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million) Chapter 7. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: End-use Estimates & Trend Analysis 7.1. Definitions and Scope 7.2. Segment Dashboard 7.3. AI In Healthcare Market Movement Analysis 7.4. AI In Healthcare Market Size & Trend Analyses, By End-Use, 2018 to 2030 (USD Million) 7.4.1. Healthcare Providers (Hospitals, Outpatient Facilities, and Others) 7.4.1.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD million) 7.4.2. Healthcare Payers 7.4.2.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 7.4.3. Healthcare Companies 7.4.3.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 7.4.4. Patients 7.4.4.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) 7.4.5. Others 7.4.5.1. Market estimates and forecast 2018 to 2030 (USD Million) Chapter 8. Artificial Intelligence (AI) In Healthcare Market: Regional Estimates & Trend Analysis by Component, Application, Technology & End-use 8.1. Regional Market Dashboard 8.2. Global Regional Market Snapshot 8.3. Market Size, & Forecasts Trend Analysis, 2018 to 2030 8.4. North America 8.4.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million) 8.4.2. U.S. 8.4.2.1. U.S. market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.4.3. Canada 8.4.3.1. Canada market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.5. Europe 8.5.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million) 8.5.2. UK 8.5.2.1. UK market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.5.3. Germany 8.5.3.1. Germany market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.5.4. France 8.5.4.1. Germany market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.5.5. Italy 8.5.5.1. Germany market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.5.6. Spain 8.5.6.1. Germany market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.5.7. Sweden 8.5.7.1. Germany market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.5.8. Denmark 8.5.8.1. Germany market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.5.9. Norway 8.5.9.1. Germany market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.5.10. Russia 8.5.10.1. Germany market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.6. Asia Pacific 8.6.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million) 8.6.2. Japan 8.6.2.1. Japan market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.6.3. China 8.6.3.1. China market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.6.4. India 8.6.4.1. China market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.6.5. Singapore 8.6.5.1. China market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.6.6. Australia 8.6.6.1. China market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.6.7. South Korea 8.6.7.1. China market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.6.8. Thailand 8.6.8.1. China market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.7. Latin America 8.7.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million) 8.7.2. Brazil 8.7.2.2. Brazil market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.7.3. Mexico 8.7.3.2. Mexico market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.7.4. Argentina 8.7.4.1. China market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.8. MEA 8.8.1. Market estimates and forecasts 2018 to 2030 (USD Million) 8.8.2. South Africa 8.8.2.1. South Africa market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.8.3. Saudi Arabia 8.8.3.1. Saudi Arabia market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.8.4. UAE 8.8.4.1. China market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) 8.8.5. Kuwait 8.8.5.1. China market estimates and forecast, 2018 - 2030 (USD Million) Chapter 9. Competitive Landscape 9.1. Recent Developments & Impact Analysis, By Key Market Participants 9.2. Company/Competition Categorization 9.2.1. Key Innovators 9.2.2. Market Leaders 9.2.3. Emerging Players 9.3. Vendor Landscape 9.3.1. Key company market share analysis, 2023 9.3.2. Microsoft 9.3.2.1. Company overview 9.3.2.2. Financial performance 9.3.2.3. Product benchmarking 9.3.2.4. Strategic initiatives 9.3.3. IBM 9.3.3.1. Company overview 9.3.3.2. Financial performance 9.3.3.3. Product benchmarking 9.3.3.4. Strategic initiatives 9.3.4. NVIDIA Corporation 9.3.4.1. Company overview 9.3.4.2. Financial performance 9.3.4.3. Product benchmarking 9.3.4.4. Strategic initiatives 9.3.5. Intel Corporation 9.3.5.1. Company overview 9.3.5.2. Financial performance 9.3.5.3. Product benchmarking 9.3.5.4. Strategic initiatives 9.3.6. Itrex Group 9.3.6.1. Company overview 9.3.6.2. Financial performance 9.3.6.3. Product benchmarking 9.3.6.4. Strategic initiatives 9.3.7. GE Healthcare 9.3.7.1. Company overview 9.3.7.2. Financial performance 9.3.7.3. Product benchmarking 9.3.7.4. Strategic initiatives 9.3.8. Medtronic 9.3.8.1. Company overview 9.3.8.2. Financial performance 9.3.8.3. Product benchmarking 9.3.8.4. Strategic initiatives 9.3.9. Oracle 9.3.9.1. Company overview 9.3.9.2. Financial performance 9.3.9.3. Product benchmarking 9.3.9.4. Strategic initiatives 9.3.10. Medidata 9.3.10.1. Company overview 9.3.10.2. Financial performance 9.3.10.3. Product benchmarking 9.3.10.4. Strategic initiatives 9.3.11. Google 9.3.11.1. Company overview 9.3.11.2. Financial performance 9.3.11.3. Product benchmarking 9.3.11.4. Strategic initiatives 9.3.12. IQVIA 9.3.12.1. Company overview 9.3.12.2. Financial performance 9.3.12.3. Product benchmarking 9.3.12.4. Strategic initiatives |
| ※참고 정보 의료용 AI, 즉 AI in Healthcare는 인공지능 기술을 활용하여 의료 분야에서 진단, 치료, 관리 및 연구 등 다양한 작업을 수행하는 시스템을 의미합니다. 이러한 기술들은 방대한 양의 의료 데이터를 처리하고 분석하는 능력을 바탕으로, 의료 전문가의 의사결정을 지원하고, 환자 맞춤형 치료를 제공하는 데 도움을 줍니다. 의료용 AI는 크게 두 가지 개념으로 나누어 볼 수 있습니다. 첫째, 기계 학습(Machine Learning)과 딥 러닝(Deep Learning) 기술을 통해 과거의 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측 모델을 개발하는 방법이 있습니다. 둘째, 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 기술을 활용하여 의료 문서나 환자 기록에서 유용한 정보를 추출하거나 분석하는 것입니다. 의료용 AI의 종류는 다양합니다. 첫째, 진단 보조 시스템입니다. 이는 환자의 검진 결과나 이미징 데이터(CT, MRI 등)를 분석하여 질병의 가능성을 예측합니다. 예를 들어, dermatological AI는 피부병변을 분석하여 피부암 여부를 판단하는 데 활용됩니다. 둘째, 치료 계획 수립에 도움을 주는 AI 시스템이 있습니다. 이는 환자의 유전자 정보를 고려하여 가장 적합한 치료 방법을 제안할 수 있습니다. 셋째, 환자 모니터링 시스템이 있습니다. 이러한 시스템은 IoT(Internet of Things) 기술과 결합하여 만성 질환 관리 및 실시간 건강 관리를 제공합니다. 마지막으로, 임상 연구와 약물 개발에 그 사용이 확대되고 있습니다. AI는 신약을 발견하고 임상 시험을 설계하는 과정에서 중요한 역할을 합니다. 의료용 AI의 용도는 무궁무진합니다. 첫째, 진단 정확성을 향상시킵니다. AI는 객관적이고 빠르게 대량의 데이터를 분석할 수 있어 정확한 진단을 지원합니다. 둘째, 치료 효과를 모니터링하고 개인화합니다. AI는 환자의 반응을 실시간으로 분석하여 최적의 치료 방안을 제시할 수 있습니다. 셋째, 의료 서비스의 접근성을 높이고 비용을 절감합니다. 원격 진료와 AI 기반의 진료 도구는 의료 서비스의 범위를 넓히고, 환자들이 필요로 하는 치료를 보다 쉽게 받을 수 있도록 돕습니다. 넷째, 공공 건강 관리에 기여합니다. AI는 전염병 확산을 예측하거나 감시하는 데 유용하게 활용될 수 있습니다. 의료용 AI와 관련된 기술들은 주목할 만한 발전을 이루고 있습니다. 기계 학습과 딥 러닝 외에도 이미지 인식 기술과 패턴 인식 기술이 환자 데이터를 분석하는 데 필수적입니다. 클라우드 컴퓨팅 기술은 대량의 데이터를 저장하고 처리하는 데 용이성을 제공하며, IoT 기술은 의료 기기를 인터넷에 연결하여 실시간 데이터를 수집하고 분석하는 데 기여합니다. 자연어 처리(NLP)는 의사와 환자 간의 의사소통을 보다 원활하게 하고, 텍스트 데이터에서 인사이트를 도출하는 데 중요한 역할을 합니다. 이러한 기술들은 함께 통합되어 의료용 AI 시스템을 더욱 강력하고 효과적으로 만들어 줍니다. 결론적으로, 의료용 AI는 향후 의료 분야에서 혁신과 변화를 이끌어낼 중요한 요소로 자리 잡고 있습니다. 이를 통해 우리는 더욱 정밀하고 효율적인 진료를 제공받을 수 있으며, 궁극적으로 환자의 건강과 삶의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것입니다. AI 기술의 발전과 함께 의료 분야의 미래는 기대와 희망으로 가득 차 있습니다. |
| ※본 조사보고서 [세계의 의료용 AI 시장 2024-2030 : 하드웨어, 서비스] (코드 : GRV24MAY028) 판매에 관한 면책사항을 반드시 확인하세요. |
| ※본 조사보고서 [세계의 의료용 AI 시장 2024-2030 : 하드웨어, 서비스] 에 대해서 E메일 문의는 여기를 클릭하세요. |